Análisis de microbiomas con microViz

Objetivos

En este taller se busca que el estudiante sea capaz de realizar análisis de diversidad utilizando la herramienta microviz, para ello se utilizarán datos de secuenciación de microbiomas y metadatos asociados de un estudio de manuscritos antiguos. Las siguientes preguntas requieren realizar mutiles análisis y procesamientos de datos, pero parten de un conjunto de datos limpio y filtrado que resulto de análisis previos (como los vistos en el curso). Consulte la presentación aquí

0. Antes de iniciar con las preguntas de análisis, es importante revisar los conceptos de OTU y ASV, ya que en el taller se utilizarán como referencias a especies la nomenclatura OTU, sin embargo en clases anteriores se ha usado el termino ASV. Por lo tanto, tómese su tiempo de consultar y explique las diferencias entre estas dos nomenclaturas.

Para cargar los datos en microViz se deben seguir tres pasos (además de cargar las librerías):

library(tidyverse)
library(microViz)
library(phyloseq)

1. Cargar los datos de OTU, ASV o taxonomía.

otus  <- read_delim("data/otu-table.txt")
taxa   <- read_delim("data/taxa-table.txt")
metadata <- read_delim("data/metadata.txt")

2. Transformar los datos a un formato que microViz pueda leer usando las funciones dedicadas:

sampledata <- metadata |>
  column_to_rownames(var = "sampleID") |> 
  sample_data()

otutable  <- otus |>
  column_to_rownames(var = "otuID") |> 
  as.matrix() |> 
  otu_table(taxa_are_rows = TRUE)

taxatable  <- taxa |>
  column_to_rownames(var = "otuID") |> 
  as.matrix() |> 
  tax_table()

3. Finalmente, se debe crear un objeto de tipo phyloseq que contenga los datos de OTU, ASV o taxonomía, y los metadatos asociados.

phso  <- phyloseq(otutable, taxatable, sampledata)

I. Análisis composicionales

1. ¿Cómo varía la composición bacteriana a nivel de familia y género, según la época de la elaboración y la región, de los manuscritos tiene alguna relación con la composición bacteriana (agrupe el top 15 de cada ranking)? Muestre los resultados gráficamente, explique los resultados y discuta.

2. Dentro de los microorganismos hallados en las muestras de manuscritos ¿Qué patógenos muestran altas abundancias (agrupe el top 15 de las especies)? Teniendo en cuenta los metadatos, especule para al menos tres patógenos por qué pueden estar presentes.

Recuerde usar la función plot_bar para visualizar los resultados.

II. Análisis ordinales

1. ¿Existen géneros de microorganismos que permitan diferenciar las muestras de manuscritos según su región y época? Muestre mediante al menos dos análisis ordinales (PCA, PCoA) cuáles géneros contribuyen y son más importantes para cada una de estas categorías. Explique los resultados y discuta.

Recuerde usar la función ord_calc y ord_plot para los análisis ordinales.

III. Análisis de diversidad

1. ¿Qué sitios de procedencia en España presentan mayor diversidad alfa y beta, y por qué puede estar ocurriendo de esta forma? Explique apoyándose en los metadatos.

Recuerde crear las variables de diversidad alfa y beta con la función ps_calc_diversity antes de crear los gráficos.

2. ¿Cuál es la relación entre la diversidad de microorganismos y la época de elaboración de los manuscritos con las abundancias? Muestre los resultados gráficamente, explique los resultados y discuta.

La función cor_heatmap puede ser de ayuda para visualizar estas relaciones.